有关知识库问答内容匹配的问题

[William-WSJ]

我现在使用Langchain-chatchat+Ollama在本地服务器上部署了这个知识库框架，并上传了两个知识库文档，但是当我搜寻第二个文档的答案时，匹配结果却都是第一个文档的记录。我想知道匹配的时候是按照内容相关性匹配的还是按照顺序匹配的，如果是按照顺序匹配的，有什么办法可以改成按照内容相关性匹配吗

[dosubot]

Hello @William-WSJ! I'm Dosu, here to help you with any bugs, questions, or contributions you might have. While we wait for a human maintainer, feel free to share more about your issue!

在使用Langchain-chatchat+Ollama部署的知识库框架中，确保答案匹配是基于内容相关性而不是文档顺序的方法是通过使用向量相似度搜索。在代码中，similarity_search_with_score_by_vector 方法被用于根据查询的嵌入向量进行相似度搜索，并返回与查询最相关的文档。这种方法确保了答案匹配是基于内容相关性，而不是文档的顺序。

docs = vs.similarity_search_with_score_by_vector(embeddings, k=top_k, score_threshold=score_threshold)
docs = [x[0] for x in docs]

这段代码通过计算查询嵌入与文档嵌入之间的相似度来选择最相关的文档 ^[1].

此外，我发现一个相关的讨论线程：chunk导致知识被隔断？，但该问题尚未解决 ^[2].

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[William-WSJ]

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docs = vs.similarity_search_with_score_by_vector(embeddings, k=top_k, score_threshold=score_threshold)
docs = [x[0] for x in docs]
这段代码通过计算查询嵌入与文档嵌入之间的相似度来选择最相关的文档 [1].

此外，我发现一个相关的讨论线程：chunk导致知识被隔断？，但该问题尚未解决 [2].

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如果是按照相关性匹配的话，为什么第二个文档中一模一样的问题没有作为相似度最高的答案返回呢，而是会在第一个文档中搜索结果呢

[dosubot]

在Langchain-Chatchat中，答案匹配是基于内容相关性进行的。然而，如果第二个文档中的问题没有被识别为相似度最高的答案，可能有以下几个原因：

1. 嵌入模型和向量数据库的兼容性问题：在某些情况下，使用特定的向量存储（如Faiss）和嵌入模型（如quentinz/bge-large-zh-v1.5）可能会导致检索不一致的问题，即相关文件在初次查询后被忽略。这可能是由于向量数据库和嵌入模型之间的兼容性问题，而不是文件向量化本身的问题^[1]。

2. 相似度阈值设置：score_threshold参数用于过滤搜索结果，确保只有相似度分数高于阈值的文档被考虑。如果阈值设置过高，可能会导致一些相关文档被过滤掉^[2]。

3. 文档预处理和分块：在进行相似度搜索之前，文档会经过预处理和分块。如果分块设置不当，可能会导致相关内容被分隔，影响相似度计算^[3]。

可以尝试调整score_threshold参数，检查嵌入模型和向量数据库的兼容性，或者调整文档的分块和预处理设置，以提高搜索结果的准确性。

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